El reto de la transferencia de maquillaje de una imagen a otra ya está resuelto por los modelos BeautyGAN, PairedCycleGAN y BeautyGlow. Estos modelos lograron solucionar el reto mencionado mediante un enfoque de aprendizaje semisupervisado; lo cual resuelve el problema de obtener un dataset alineado de maquillaje, pero a costa de un alto poder de cómputo. Por este motivo, en esta investigación se creó un dataset de imágenes alineadas y adicionalmente se propuso un modelo de transferencia de maquillaje mediante un enfoque supervisado. El dataset está compuesto por 5400 grupos de imágenes, cada grupo de imágenes se encuentra conformado por una imagen sin maquillaje, una imagen con maquillaje de referen cia y otra imagen con el maquillaje de la referencia y la identidad de la persona sin maquillaje. El modelo propuesto en esta investigación es llamado SumajGAN, el modelo se encuent...

En el Perú la anemia es una enfermedad que está presente en más del 40 % de la población, es común tanto en niños como en adolescentes, y predomina en mujeres gestantes y niños menores de dos años, lo que compromete seriamente su desarrollo. Para diagnosti car la anemia es necesario realizar pruebas de laboratorio mediante el análisis de la sangre, donde se determinan los niveles de hemoglobina. Sin embargo, la mayoría de los hospitales no cuentan con los equipos adecuados para realizar las pruebas, lo que ocasiona retrasos en la entrega de los diagnósticos. El objetivo de esta investigación es comparar técnicas basadas en visión computacional y machine learning para la detección temprana de anemia a partir del análisis de uñas, de manera que los doctores puedan utilizarlo como apoyo en la detección de la anemia para un descarte temprano. Con un diagnóstico oportuno, s...

The diagnostic process of respiratory diseases requires experience and skills to assess the different pathologies that patients may develop. Unfortunately, the lack of qualified radiologists is a global problem that limits respiratory diseases diagnosis. Therefore, it will be useful to have a tool that minimizes errors and workload, improves efficiency, and speeds up the diagnostic process in order to provide a better healthcare service to the community. This research proposes a methodology to detect pathologies by using deep learning architectures. The present proposal is divided into three types of experiments. The first one evaluates the performance of feature descriptors such as SIFT, SURF, and ORB in medical images with machine learning models as an introduction to the last experiment. The second one evaluates the performance of deep learning architectures such as ResNet50, Alexnet,...